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  <meta charset="UTF-8">
 </head>
 <body>
  <h1 data-lake-id="t9hJP" id="t9hJP"><span data-lake-id="ube5800d1" id="ube5800d1">典型回答</span></h1>
  <p data-lake-id="u3ecbaf19" id="u3ecbaf19"><br></p>
  <p data-lake-id="u18426a4c" id="u18426a4c"><span data-lake-id="ube471090" id="ube471090">这是一个比较常见的场景题，让实现某个中间件，其实主要就是拆解，基于自己对已有的消息中间件，如Kafka、RocketMQ等的理解，进行回答这个问题。</span></p>
  <p data-lake-id="u7a09cd30" id="u7a09cd30"><span data-lake-id="u758bed60" id="u758bed60">​</span><br></p>
  <p data-lake-id="u061c8381" id="u061c8381"><span data-lake-id="ud59b2077" id="ud59b2077">主要可以从以下几个方面来回答这个问题：</span></p>
  <p data-lake-id="uc1de055e" id="uc1de055e"><span data-lake-id="u6aa7a471" id="u6aa7a471">​</span><br></p>
  <h3 data-lake-id="BQ9Bm" id="BQ9Bm"><span data-lake-id="u4fe0ccb6" id="u4fe0ccb6">基本架构和功能</span></h3>
  <p data-lake-id="u1742b701" id="u1742b701"><br></p>
  <p data-lake-id="ub9dc9e19" id="ub9dc9e19"><span data-lake-id="u96984208" id="u96984208">当设计一个消息队列的时候，需要考虑它的基本架构及功能，这是首先需要考虑的。</span></p>
  <p data-lake-id="ubbb9e394" id="ubbb9e394"><br></p>
  <ul list="u056de68c">
   <li fid="ufc02fcdb" data-lake-id="u9128e441" id="u9128e441" data-lake-index-type="true"><strong><span data-lake-id="ufa7c8304" id="ufa7c8304">生产者、消费者、Broker</span></strong><span data-lake-id="ucac7b896" id="ucac7b896">：生产者负责发送消息，消费者负责接收消息，Broker作为服务端，处理消息的存储、备份、删除和消费关系维护。</span></li>
   <li fid="ufc02fcdb" data-lake-id="u78a03e38" id="u78a03e38" data-lake-index-type="true"><strong><span data-lake-id="u2eff6bf8" id="u2eff6bf8">主题和分区</span></strong><span data-lake-id="uabec316c" id="uabec316c">：主题（Topic）是消息分类的标识，而分区是主题的物理分割，有助于提高消息队列的吞吐量。</span></li>
  </ul>
  <p data-lake-id="u9bdaa26a" id="u9bdaa26a"><span data-lake-id="udd7c58c3" id="udd7c58c3">​</span><br></p>
  <p data-lake-id="u48171156" id="u48171156"><span data-lake-id="ub191a2ed" id="ub191a2ed">比如我们知道的Kafka、RocketMQ、RabbitMQ等等，都有各自的架构设计方案</span></p>
  <p data-lake-id="u4e71359f" id="u4e71359f"><span data-lake-id="u7362b4c6" id="u7362b4c6">​</span><br></p>
  <p data-lake-id="uaca990ac" id="uaca990ac"><br></p>
  <p data-lake-id="u1641a672" id="u1641a672"><br></p>
  <p data-lake-id="uac660e8e" id="uac660e8e"><br></p>
  <h3 data-lake-id="NLfwV" id="NLfwV"><span data-lake-id="u38f19c46" id="u38f19c46">基本功能</span></h3>
  <p data-lake-id="u891cc4fd" id="u891cc4fd"><br></p>
  <ul list="uc6ad90ca">
   <li fid="udbe7fdcd" data-lake-id="ucc432d6d" id="ucc432d6d"><strong><span data-lake-id="ue72010da" id="ue72010da">消息存储方式</span></strong><span data-lake-id="ua58ebbfe" id="ua58ebbfe">：消息队列需要将消息存储在某种媒介中，</span><strong><span data-lake-id="u495e6ad4" id="u495e6ad4">一般采用内存或者磁盘存储</span></strong><span data-lake-id="ueb6683f0" id="ueb6683f0">。在内存存储的情况下，可以快速的读写消息，但是可能会丢失消息，因为内存中的消息没有持久化。而采用磁盘存储，可以持久化消息，但是读写速度相对慢一些。</span></li>
   <li fid="udbe7fdcd" data-lake-id="uc6298cc6" id="uc6298cc6"><strong><span data-lake-id="u2a39cfe0" id="u2a39cfe0">消息传递协议</span></strong><span data-lake-id="ua5fcc66b" id="ua5fcc66b">：消息队列需要定义消息传递的协议，包括消息格式、消息队列的地址等信息</span><strong><span data-lake-id="u8284969b" id="u8284969b">。我们可以使用成熟的RPC框架（如Dubbo或Thrift）实现生产者和消费者与Broker之间的通信。</span></strong></li>
   <li fid="udbe7fdcd" data-lake-id="u55458f2a" id="u55458f2a"><strong><span data-lake-id="u68ca09b7" id="u68ca09b7">消息的持久化和确认机制</span></strong><span data-lake-id="u731d2d07" id="u731d2d07">：在消息队列中，需要实现消息的持久化和确认机制，确保消息不会丢失或重复消费。</span><strong><span data-lake-id="ud2406628" id="ud2406628">一般的做法是将消息存储在磁盘中，并在消费者确认消费完成后再删除消息。</span></strong></li>
  </ul>
  <p data-lake-id="u2c6cd379" id="u2c6cd379"><br></p>
  <ul list="uc6ad90ca" start="4">
   <li fid="udbe7fdcd" data-lake-id="ue14a4c76" id="ue14a4c76"><strong><span data-lake-id="ufd1cd600" id="ufd1cd600">消息的分发方式</span></strong><span data-lake-id="u5d30fd2f" id="u5d30fd2f">：消息队列需要实现消息的分发方式，包括点对点和广播两种方式。在点对点方式下，每个消费者只会接收到自己订阅的消息；在广播方式下，每个消费者都会接收到所有的消息。</span></li>
  </ul>
  <ul list="uc6ad90ca" start="5">
   <li fid="udbe7fdcd" data-lake-id="u5e592c53" id="u5e592c53"><strong><span data-lake-id="ud98fc45c" id="ud98fc45c">消息的传递方式</span></strong><span data-lake-id="ub3fee8c5" id="ub3fee8c5">：在消息队列中，有多种消息的传递方式，如轮询、长连接，还有长轮询。一般都是支持推拉结合的方式。或者基于拉实现推的机制。</span></li>
  </ul>
  <p data-lake-id="ua8d52b5d" id="ua8d52b5d"><span data-lake-id="u77f9a52d" id="u77f9a52d">​</span><br></p>
  <p data-lake-id="ufa51712e" id="ufa51712e"><span data-lake-id="uf6d461c6" id="uf6d461c6">​</span><br></p>
  <h3 data-lake-id="oMODO" id="oMODO"><span data-lake-id="u89e4fea1" id="u89e4fea1">消息的可靠性保证</span></h3>
  <p data-lake-id="ueeea3f2a" id="ueeea3f2a"><br></p>
  <ol list="ue17ac33f">
   <li fid="ufdbb57b0" data-lake-id="u8c78ae27" id="u8c78ae27"><strong><span data-lake-id="u4e690d31" id="u4e690d31">消息队列的容错性和可用性</span></strong><span data-lake-id="ud820aaa8" id="ud820aaa8">：消息队列需要实现高可用和容错机制，以确保消息的可靠传输。一般的做法是采用主从复制、集群模式或者分布式架构来实现。</span></li>
  </ol>
  <p data-lake-id="u0b46bf7a" id="u0b46bf7a"><br></p>
  <p data-lake-id="u7107741a" id="u7107741a"><br></p>
  <h3 data-lake-id="HdJsR" id="HdJsR"><span data-lake-id="u82131c5a" id="u82131c5a">高性能设计</span></h3>
  <p data-lake-id="uc658af12" id="uc658af12"><br></p>
  <p data-lake-id="u817cd6d3" id="u817cd6d3"><span data-lake-id="uefda3c12" id="uefda3c12">高性能这部分可以参考kafka，引入一些批量操作、顺序写入、零拷贝等技术。</span></p>
  <p data-lake-id="u6fa5a9c5" id="u6fa5a9c5"><span data-lake-id="uc5a614d7" id="uc5a614d7">​</span><br></p>
  <p data-lake-id="u9f6fef07" id="u9f6fef07"><span data-lake-id="uff9df6c8" id="uff9df6c8">​</span><br></p>
  <p data-lake-id="u0121b826" id="u0121b826"><span data-lake-id="u30a1cb61" id="u30a1cb61">​</span><br></p>
  <h3 data-lake-id="zgYhU" id="zgYhU"><span data-lake-id="u54fa7090" id="u54fa7090">功能扩展</span></h3>
  <p data-lake-id="ud38383d6" id="ud38383d6"><br></p>
  <p data-lake-id="ud9a51408" id="ud9a51408"><span data-lake-id="ued6b6060" id="ued6b6060">除了一些基本的消息发送、投递以外，还需要考虑一些具体的业务场景。比如实现事务消息、实现延迟消息、实现顺序消息等等。</span></p>
  <p data-lake-id="u8a886356" id="u8a886356"><span data-lake-id="u45a7229b" id="u45a7229b">​</span><br></p>
  <ul list="u9b860829">
   <li fid="ucd2357f3" data-lake-id="uc727d885" id="uc727d885"><span data-lake-id="u3a628916" id="u3a628916">顺序消息</span></li>
  </ul>
  <p data-lake-id="ub1d6e56c" id="ub1d6e56c"><span data-lake-id="ua36622d5" id="ua36622d5">​</span><br></p>
  <p data-lake-id="u97360476" id="u97360476"><br></p>
  <p data-lake-id="uf20802c1" id="uf20802c1"><br></p>
  <ul list="u21b01726">
   <li fid="uf1dff823" data-lake-id="u50b5b867" id="u50b5b867"><span data-lake-id="u491587ac" id="u491587ac">延迟消息</span></li>
  </ul>
  <p data-lake-id="ub805cf9b" id="ub805cf9b"><span data-lake-id="u3acd1316" id="u3acd1316">​</span><br></p>
  <p data-lake-id="ucb8b62d1" id="ucb8b62d1"><br></p>
  <p data-lake-id="ua7d2d5bb" id="ua7d2d5bb"><br></p>
  <ul list="u1fe78947">
   <li fid="uda7a9863" data-lake-id="u60870749" id="u60870749"><span data-lake-id="u7a01735f" id="u7a01735f">事务消息</span></li>
  </ul>
  <p data-lake-id="u24b6e23b" id="u24b6e23b"><span data-lake-id="ue3011a31" id="ue3011a31">​</span><br></p>
  <p data-lake-id="u0d7f5233" id="u0d7f5233"><br></p>
  <p data-lake-id="ufbd6b4a6" id="ufbd6b4a6"><span data-lake-id="uf517e845" id="uf517e845">还需要考虑一些MQ使用时候可能会出现的消息堆积、消息重复消费等问题。</span></p>
  <p data-lake-id="ud264d086" id="ud264d086"><span data-lake-id="ud2fecbe3" id="ud2fecbe3">​</span><br></p>
  <ul list="u1630024a">
   <li fid="u10466683" data-lake-id="ub11653b2" id="ub11653b2"><span data-lake-id="ud656debc" id="ud656debc">重复消费</span></li>
  </ul>
  <p data-lake-id="uc3fd4e83" id="uc3fd4e83"><br></p>
  <p data-lake-id="u4cb2ba9e" id="u4cb2ba9e"><br></p>
  <p data-lake-id="u08b07fa0" id="u08b07fa0"><br></p>
  <ul list="u49891812">
   <li fid="uf18a641e" data-lake-id="udb3447e2" id="udb3447e2"><span data-lake-id="ub221e23b" id="ub221e23b">消息堆积</span></li>
  </ul>
  <p data-lake-id="u0cd7bc4a" id="u0cd7bc4a"><span data-lake-id="u975f2163" id="u975f2163">​</span><br></p>
  <p data-lake-id="udcd2da96" id="udcd2da96"><br></p>
  <p data-lake-id="u8938a7de" id="u8938a7de"><span data-lake-id="u6c6bb40b" id="u6c6bb40b">还有一些其他的问题，比如重平衡的问题，集群数据同步的问题等。</span></p>
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